Unsicherheitsabschätzung

Unsicherheit beschreibt den Zustand, in dem Ergebnisse, Werte oder zukünftige Ereignisse nicht mit Gewissheit bekannt oder zuverlässig vorhergesagt sind. In Wissenschaft, Technik und Alltagsentscheidungen beeinflusst sie sowohl Beobachtungen als auch Modelle und Prognosen. Eine klare Behandlung von Unsicherheit ist daher zentral für interpretierbare Ergebnisse und verantwortungsvolle Entscheidungen.

Man unterscheidet typischerweise zwischen epistemischer Unsicherheit und aleatorischer Unsicherheit. Epistemische Unsicherheit resultiert aus begrenztem Wissen, unvollständigen Daten oder unvollständigen Modellen; sie kann durch mehr Daten, bessere Modelle oder relevante Informationen reduziert werden. Aleatorische Unsicherheit ergibt sich aus intrinsischer Variabilität der Welt, also Zufälligkeit, und ist nicht ohne Weiteres vollständig reduzierbar.

Ursachen von Unsicherheit umfassen Messfehler, ungenaue Annahmen, Modellvereinfachungen, unvollständige Randbedingungen sowie natürliche Variabilität von Systemen. Zur Quantifizierung dienen Wahrscheinlichkeitsangaben, Konfidenzintervalle, Verteilungen oder posteriorisierte Unsicherheit im Bayesianismus. In der Praxis werden unterschiedliche Ansätze genutzt, etwa Frequentismus oder Bayes’sche Sichtweisen, je nach Fragestellung und verfügbaren Informationen.

Der Umgang mit Unsicherheit umfasst Sensitivitätsanalysen, Validierung von Modellen, Kommunikation von Unsicherheiten (Fehlerbalken, Unschärfen) sowie robuste Entscheidungsstrategien. Anwendungen finden sich in der Meteorologie, Klimawissenschaft, Ingenieurwesen, Qualitätskontrolle und Risikomanagement. Letztlich ermöglicht eine systematische Berücksichtigung von Unsicherheit transparentere Ergebnisse, bessere Risikoabschätzungen und verantwortungsvollere Entscheidungen.